- L’asma è comune nei bambini piccoli.
- Diagnosticare le riacutizzazioni dell’asma nei soggetti di età inferiore a 5 anni è impegnativo.
- Uno studio recente ha esaminato uno stetoscopio progettato con intelligenza artificiale che combina dati uditivi con misurazioni fisiche.
- I ricercatori hanno concluso che il nuovo strumento rileva con successo le riacutizzazioni nei bambini sotto i 5 anni.
Negli Stati Uniti, circa 1 persona su 12 soffre di asma, ovvero circa 27 milioni di persone.
Di questi, circa 4,5 milioni hanno meno di 18 anni, rendendo l’asma la malattia cronica più comune nei bambini.
Sebbene l’asma lo sia
La riduzione di questi rischi si basa sulla previsione delle riacutizzazioni o sulla loro individuazione precoce. Ciò rende fondamentale un monitoraggio accurato e attento.
Tuttavia, questo può essere difficile nei bambini più piccoli, anche se un nuovo stetoscopio che utilizza l’intelligenza artificiale potrebbe rendere questo compito più semplice.
Il divario nel monitoraggio dell’asma a casa
Adulti e bambini di età superiore ai 5 anni possono utilizzare test di funzionalità polmonare, che misurano la velocità di picco del flusso espiratorio. Per i bambini piccoli, tuttavia, questi test sono spesso di scarso aiuto.
Notizie mediche oggi ha parlato della questione con il dottor Alan Kaplan, presidente del Family Physician Airways Group of Canada.
“I bambini sono più difficili da valutare perché hanno più difficoltà a descrivere i loro sintomi e spesso li accettano e basta”, ha detto.
Ad esempio, uno
Poiché queste misure sono in gran parte inefficaci per i bambini sotto i 5 anni, i medici si affidano all’ascolto delle caratteristiche della respirazione del bambino, come il respiro sibilante e i ronchi, gorgoglii a bassa tonalità prodotti durante l’espirazione.
I medici generalmente valutano questi cosiddetti fenomeni auscultatori durante gli appuntamenti di persona. Ciò li rende meno utili per individuare precocemente le riacutizzazioni e identificarne i fattori scatenanti. Inoltre, il monitoraggio dei suoni è in gran parte soggettivo.
Una soluzione basata sull’intelligenza artificiale potrebbe essere la risposta?
Inserisci lo stetoscopio AI
Uno studio recente, apparso sulla rivista Annali di medicina di famigliaha studiato uno stetoscopio domestico assistito dall’intelligenza artificiale (AI) chiamato StethoMe.
Va notato che 6 dei 13 autori dello studio sono dipendenti o azionisti o entrambi dell’azienda che produce StethoMe.
StethoMe rileva suoni continui, come sibili e ronchi, ma rileva anche suoni intermittenti come crepitii.
Combina questi dati uditivi con misurazioni fisiche, tra cui la frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria e il rapporto tra durata inspirazione ed espirazione.
I ricercatori volevano identificare quali di questi parametri fossero più utili per rilevare le riacutizzazioni. Volevano anche valutare se questi test domiciliari fossero utili per i bambini troppo piccoli per utilizzare test standard.
Dettagli dallo studio sul rilevamento dell’asma
I ricercatori hanno reclutato 90 bambini e 59 adulti affetti da asma e li hanno seguiti per 6 mesi.
I partecipanti, o i genitori dei partecipanti, hanno utilizzato tre test durante lo studio:
- Stetoscopio assistito dall’intelligenza artificiale
- misuratore della saturazione capillare periferica di ossigeno (SpO2).
- misuratore del picco di flusso espiratorio
Hanno inoltre completato indagini sanitarie, comprese informazioni sulla qualità soggettiva della respirazione. Tutti i dati sono stati raccolti in un’app per smartphone.
I partecipanti o i genitori hanno effettuato questi test una volta al giorno per i primi 14 giorni, poi almeno una volta alla settimana per il resto dello studio. Ciò ha prodotto 6.442 esami completi.
I medici hanno valutato ogni esame per la presenza di riacutizzazioni. Per ciascun parametro, gli scienziati hanno addestrato un modello di apprendimento automatico per indagare su quale fosse più utile per individuare le riacutizzazioni.
Rilevazione dell’asma nei bambini
Gli autori hanno scritto che, nei bambini piccoli, “le informazioni soggettive annotate dai genitori non erano sufficienti per confermare o escludere la comparsa di una riacutizzazione”.
Hanno concluso che questa osservazione dimostra che le persone non addestrate non possono utilizzare misure soggettive per prevedere o confermare con precisione le riacutizzazioni dell’asma.
I ricercatori hanno anche riferito che, individualmente, il picco di flusso espiratorio, la SpO2, la frequenza cardiaca, la frequenza respiratoria e il rapporto tra durata inspirazione ed espirazione sono “indicatori relativamente deboli” di esacerbazione.
Di tutte le singole misure, i suoni auscultatori continui sono risultati i più efficaci.
Quando si utilizzano misurazioni multiple, la combinazione dello stetoscopio assistito dall’intelligenza artificiale con le informazioni del sondaggio, il picco di flusso espiratorio e la SpO2 ha fornito la migliore possibilità di identificare la riacutizzazione in tutti i gruppi di età.
Inoltre, nei bambini, i dati dello stetoscopio assistito dall’intelligenza artificiale hanno funzionato altrettanto bene combinando tutti i parametri.
“[U]cantare stetoscopi assistiti dall’intelligenza artificiale facilita l’individuazione delle riacutizzazioni con elevata efficacia anche nei bambini di età inferiore ai 5 anni”, hanno scritto gli autori dello studio.
Rilevare l’asma negli adulti
Quando i ricercatori hanno esaminato i dati degli adulti, hanno scoperto che le segnalazioni dei partecipanti sui sintomi dell’asma erano il modo più efficace per diagnosticare le riacutizzazioni.
Insieme, gli autori hanno concluso che gli adulti riescono a valutare bene i propri sintomi, mentre i genitori di bambini asmatici trovano più difficile descrivere i sintomi dei propri figli.
Notizie mediche oggi ha parlato anche con la dottoressa Rachel Foong, ricercatrice senior del Children’s Lung Health Team di Telethon Kids.
Sebbene Foong non fosse sorpresa dal fatto che “i suoni auscultatori misurati tramite stetoscopio siano più utili nei bambini e che i sintomi e i parametri respiratori siano il principale fattore di associazione negli adulti”, ha pensato che lo studio fosse una “idea intelligente”.
Foong, che non è stata coinvolta nello studio, ha anche detto che “sarebbe interessata a sapere se c’erano anomalie che potrebbero essere identificate prima che si verificasse la riacutizzazione, e quanto presto potrebbero essere rilevate”.
La potenziale importanza dello stetoscopio domestico
Gli autori sperano che questo strumento possa aiutare i medici e i genitori a monitorare in modo più accurato l’asma infantile. Con crescente interesse per
“Gli stetoscopi assistiti dall’intelligenza artificiale sono uno strumento particolarmente utile che può essere applicato per ottimizzare e migliorare la collaborazione paziente-medico utilizzando soluzioni di telemedicina”.
Sebbene Kaplan ritenga interessante la premessa di questo studio, aggiunge una nota di cautela: “Non ci si può fidare di questa tecnologia da sola, poiché alcuni asmatici rimangono senza fiato, con peggioramento dell’ostruzione e non sibilo.”
“Con la carenza di medici in tutto il mondo”, ha continuato, “questo strumento potrebbe essere utile, ma sono certo che i costi costituiranno un ostacolo enorme. L’altro ostacolo sarà l’elaborazione di un processo per gestire uno “schermo” positivo”.
Foong è d’accordo con le preoccupazioni riguardanti l’accessibilità.
“Penso che l’utilità complessiva di questa tecnologia dipenderà anche dall’accessibilità e dalla convenienza di questi dispositivi per l’uso nelle famiglie che soffrono di asma”, ha spiegato.
“Gli studi hanno dimostrato che l’asma colpisce in modo sproporzionato i bambini appartenenti a minoranze e a basso reddito e, a meno che lo sviluppo di queste tecnologie non tenga conto delle esigenze degli utenti, potrebbero essere utili solo a coloro che hanno accesso”, ha aggiunto.
Nel complesso, però, Foong ha affermato di essere entusiasta della prospettiva di utilizzare l’intelligenza artificiale.
“La ricerca che utilizza l’intelligenza artificiale sta… scoprendo nuove scoperte per aiutare a comprendere ulteriormente la malattia”, ha affermato. “La mia opinione è che l’utilizzo dell’intelligenza artificiale per modelli predittivi dell’asma per determinare chi svilupperebbe l’asma o avrebbe sintomi gravi che trarrebbero beneficio da determinate terapie è il più promettente”.
